Solo - 化学计量学工具箱
用于化学计量学、多变量数据分析、机器学习与数据预处理
Solo 提供点选式数据探索工具，涵盖偏最小二乘法（PLS）、主成分分析（PCA）以及多种多变量分析和机器学习方法。软件包含 PLS_Toolbox 的主要图形界面，同时无需 MATLAB 即可独立运行。
用户可导入多种类型的数据文件，将数据整理为 DataSet 对象，用于管理标签、坐标轴尺度和类别信息；还可通过点击操作纳入或排除数据，并将数据拖放至 Analysis 分析窗口进行建模和结果分析。
图形化数据分析工作流程
数据导入与 DataSet 管理
支持从多种文件类型导入数据，并使用 DataSet 对象管理标签、坐标轴尺度与类别。
数据选择与整理
可通过点击操作将数据纳入分析或从分析中排除，便于调整参与建模的数据范围。
拖放式建模分析
可将数据拖放至 Analysis 窗口，建立模型、分析结果，并结合图形界面查看数据关系。
模型建立与结果解释
图形界面可用于管理和分析数据、建立并应用模型以及解释结果，并提供集成建模指南。
核心分析方法
数据探索与模式识别
PCA、PARAFAC、t-SNE、UMAP、Multiway PCA 等。
分类与聚类
SIMCA、k 近邻、PLS-DA、SVM-DA、ANN-DA、ANNDL-DA、XGBoost、HCA 等。
线性与非线性回归
PLS、PCR、MLR、CLS、SVM、ANN、ANNDL、XGBoost、N-way PLS、局部加权回归等。
曲线解析与纯变量方法
包括 MCR、Purity、CODA_DW、CompareLCMS 等自建模曲线解析和纯变量方法。
曲线与分布拟合
提供曲线拟合、分布拟合及相关分析工具。
仪器标准化
支持分段直接标准化、窗口分段方法、OSC、广义最小二乘预处理和光谱子空间转换等。
数据预处理与模型准备
- 数据编辑与可视化：提供图形化数据集编辑和可视化工具。
- 顺序可配置预处理：支持中心化、缩放、平滑、求导、变换、基线处理、GLSW 等方法，并可按分析需要安排处理顺序。
- 缺失数据处理：支持 SVD 和 NIPALS 方法。
- 变量选择：支持遗传算法、iPLS、选择性比率和 VIP 等方法。
相关产品与扩展
Solo+MIA 界面
Avicel 化学成像案例
运行与试用信息
| 运行方式 | Solo 可独立运行，无需 MATLAB。 |
|---|---|
| 系统要求 | 适用于多数现代计算机；具体安装条件需结合所选版本与安装说明确认。 |
| 试用 | 提供 45 天全功能演示版本。 |
服务支持
可提供正版授权采购、授权代理服务、软件报价咨询、项目部署建议、授权续费和售后技术支持服务。
采购说明
产品价格会因购买数量、版本类型、用户类型、授权方式、所选规格及活动情况等因素发生变化。如需报价，请以双方确认的实际成交价格为准。
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